🎉 Team AI go 님, 수상을 진심으로 축하합니다. 🎉

🏆 김현수, 준형김, 김성환 님

🎙우승팀 중 한 팀이 되었는데요, 수상을 진심으로 축하드립니다. 수상 소감 부탁드립니다.

김성환

좋은 대회 주최해 주셔서 감사합니다.

🎙데이터 분석에 관심을 가지게 된 계기나 데이터 분석 일을 하게 된 이유가 있다면 무엇인가요?

김현수

수 많은 데이터로부터 일련의 규칙을 찾는 것은 사람이 하기엔 불가능에 가깝다. 하지만 Deep learning 기반 method들은 수 많은 데이터로부터 원하는 규칙들을 찾을 수 가 있고, 이러한 규칙들은 사람들이 기존에 생각하기 어려운 규칙들일 가능성이 높다. 이러한 가능성을 보고 데이터 분석에 관심을 가지게 되었다.

김성환

데이터 분석기법과 심층인공신경망 네트워크공부가 재미가 있었던것 같습니다. 추가로 화학영역에 적용함으로써 전통적으로 풀기 어려웠던 문제들을 풀어나가는것에 흥미를 느꼈습니다.

🎙데이콘 경진대회에 참여한 동기가 있나요?

김현수

대회 주제가 기존에 하던 연구분야와 유사하고, 향후 해야할 연구가 있었는데 기반이 되는 이론 공부가 가능할 것 같아서 참여하게 되었다. 더불어 GNN에 대해 이론만 알고 직접적인 코드를 구현해본 적이 없었다. 따라서, GNN에 대한 실무 경험을 키우기 위해 참여하게 되었다.

김성환

삼성전자에서 주관하는 대회이기도하고, 매우 현실적인 문제인 OLED 계발 과정의 일부 문제를 타개하는 일이라 생각하여 참여했습니다.

🎙학업, 현업, 일상생활 등과 관련해서 대회 중 느낀 점이 있나요?

김현수

대회 준비를 하면서 논문화를 해볼 수 있는 연구 주제 2개를 떠올릴 수 있었다. 또한, 내가 우리나라에서 ML 기술과 관련해서 어느 정도 위치에 있는지 알수가 없었는데, 어느정도 가늠할 수 있는 척도가 되었고, 자신감을 가지게 되었다.

김성환

데이콘 대회 경쟁을 통해 저와 비슷한 생각을하며 나아가는 사람들이 굉장히 많다는 생각을 했습니다. 한편으로 더 열심히 해야겠다는 생각도 들었고, 다른 한편으로는 제가 하려는 연구들에 관심을 보일 사람들이 이렇게 많다는 것으로 여겨져서 자신감이 더 생긴 것 같습니다.

🎙대회에 참여 중 어려운 점이 있었나요? (일정 관리, 분석 방법론 등)

김현수

등수를 높이기 위해서는 이미 정확하게 개발된 모델을 더욱 정확하게 해야했다. 하지만 이미 정확한 나머지 random seed 변화만으로도 성능 변화 유의미했고, 이로 인해 각 method 도입 때마다 정확한 성능 향상 척도를 재는 것이 쉽지 않았다. 정확하게 하기 위해서는 여러번 해서 평균을 내야하지만 계산 자원 이슈로 불가능했다.

김성환제출을 하루에 3번으로 제한하는 방식이 좋은것 같지는 않습니다. 대학원생으로써, 매일 제출하기는 힘들었습니다. 가령 3일에 9번씩 으로 규정이 바뀌면 더 많은 사람들이 참여하기 좋을것 같습니다.

🎙데이콘에 기대사항이 있나요?

김현수

상금이 큰 대회를 많이 열어줬으면 좋겠다.

김성환

화학과 관련된 문제들을 더 많이 출제해 주셨으면 좋겠습니다. 감사합니다.